資工系選修

機器學習基石

• 開課教授：林軒田

• 推薦預先修習的課程：機率

• 課程小卦：

  • 客觀來說是一門好課，名不虛傳，loading不重，又可以學到蠻多東西的。基石的內容就是整本軒田的寫的learning from data，從數學還有一些直觀的角度切入機器學習，可以對機器學習有另一層的認識。簡單的來說為什麼機器學習是可行的，但你不會學到機器學習的方法(只有regression)。作業通常是bonus比較難，其他都蠻無腦的，兩個等級差蠻多的，非bonus四次作業下來好像只有兩三題比較難，程式的部分也不會太難，就是把講義上的公式打上去而已，不會特別刁難，但寫完作業看不太到什麼成果，所以寫作業時都有點興致缺缺不太想寫。一學期有六張金牌可以用，一張可以抵作業遲交12小時不扣分。

  • 好課，真的但是A+給的有點少，除非你很認真的想bonus不然應該是拿不到可以學到蠻多機器學習的基本理論，為什麼work之類的但是如果你不缺學分，也不想寫bonus，可以直接去上coursera啦，內容和作業都ㄧ樣，只有bonus不一樣

機器人學

• 開課教授：傅立成

• 課程小卦：

  • 中間放兩個必修隔開，這學期每次看課表、信件或網站都會看錯這兩門課= =，造成我諸多不便....建議大家不要一起修，實在是很沒有內容，可能是我修過電腦圖學吧，反正前面一堆簡單線性代數外加繁瑣的代號亂碼，老師聽說很厲害不過英文授課實在太辛苦了，聲音很催眠又不准睡覺，常常點醒大家害大家壓力很大，另外就是期末我們這組自以為做了很猛的手語自動辨識，不過教授好像不是很懂機器學習...講題報告進度報告我在台上口沫橫飛教授一臉呆滯近乎睡著(真的睡著了= =) ，還好最後成果報告上台沒睡著，只是被助教網路雷，直播demo失敗，又成為唯一沒有拍搞笑影片也沒有弄超精美PPT的組別，我還在台上用英文尬聊撐場面= =.......由於課堂沒內容又不能休息又沒得插電寫code，上課時間還是每周的機器學習死線....幾次沒點名到成績直接慘掉...奉勸大家期末不要選太複雜，內容簡單也沒關係記得拍搞笑影片，然後做PPT嘴一些好像很猛的東西其實都是內建的也可以，反正教授好像沒怎麼自己做過，上課而已也不會太苛求。

  • 其實學最多的就是寫作業以及期末project，作業有四次，會分四

    人一組，第一次作業是一起報paper，第二次個人作業是手寫(非

    常異常麻煩，一堆矩陣運算，花了我很久時間寫)，第三次是分

    組作業是使用opencv library做一些object recognition，以及最

    後一次仍然是分組作業，會去老師實驗室操控機械手臂，要把

    三個物件利用作業三的opencv辨識之後依序把他疊在一起。

    我覺得從老師上課的內容好像沒學到很多東西...但實作的方面

    就蠻不錯的，學會用不同的軟體控制不同的機器人。